基于RTE和XGBoost组合模型的网络故障预测

来源 :武汉大学学报(工学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:a294104136
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以某电信公司的网络设备告警日志作为研究基础,提出随机森林嵌入(random trees embedding,RTE)和极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)的组合模型,并将其应用于对网络业务运行状态的故障预测.针对特征中噪声大的问题,采用RTE算法对告警日志数据进行特征转化,借助Bagging抽样方法减少噪声数据的影响;结合XGBoost算法的多分类功能建立预测模型.实验结果表明,相对于XGBoost算法、随机森林算法以及基于概率统计的贝叶斯算法,RTE-+-XGBoost组合模型的预测准确率分别提升了1.23%、3.44%、4.43%.
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